[논문리뷰] R-Zero: Self-Evolving Reasoning LLM from Zero Data

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저자: Chengsong Huang, Wenhao Yu, Xiaoyang Wang, Hongming Zhang, Zongxia Li, Ruosen Li, Jiaxin Huang, Haitao Mi, Dong Yu

핵심 연구 목표

본 연구는 기존 LLM의 자가 진화 방식이 방대한 인간 큐레이션 데이터에 의존하는 한계를 극복하고자 합니다. R-Zero는 외부 데이터 없이 LLM이 자체적으로 훈련 데이터를 생성하고 학습하여 추론 능력을 자율적으로 발전시키는 완전 자율 프레임워크를 제안하며, 인간 지능을 넘어설 수 있는 AI 시스템의 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

R-Zero는 단일 기본 LLM에서 초기화된 Challenger와 Solver라는 두 개의 독립적인 모델을 사용합니다. Challenger는 현재 Solver의 능력 한계에 가까운 도전적인 질문을 생성하도록 **Group Relative Policy Optimization (GRPO)**으로 훈련되며, Solver의 다중 답변을 통해 측정된 불확실성에 따라 보상받습니다. Solver는 Challenger가 생성한 질문들을 자체 다수결 투표로 생성된 의사 레이블을 사용하여 GRPO로 미세 조정됩니다.

주요 결과

R-Zero는 다양한 백본 LLM(예: Qwen3-4B-Base, OctoThinker)에서 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. Qwen3-4B-Base는 수학 추론 벤치마크에서 평균 +6.49 포인트, 일반 도메인 추론 벤치마크에서 평균 +7.54 포인트의 성능 향상을 보였습니다. 프레임워크의 핵심 구성 요소인 RL 기반 Challenger, 반복 패널티, 태스크 필터링이 모두 중요함을 정량적 어블레이션 연구를 통해 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

R-Zero는 인간 레이블 없이 LLM의 추론 능력을 자율적으로 향상시킬 수 있는 혁신적인 방법을 제시하여 데이터 수집 비용이라는 주요 병목 현상을 해결합니다. 이는 특히 수학적 추론과 같이 객관적 검증이 가능한 도메인에서 LLM을 강화하고, 그 능력을 일반 도메인으로 확장할 수 있음을 보여줍니다. 하지만, 더 어려운 문제 생성 시 **자체 생성된 의사 레이블의 정확도(79%에서 63%로 하락)**가 감소하는 경향은 향후 연구에서 개선해야 할 과제입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.